基于角质颚的东、黄海头足类科类判别

角质颚具有稳定的结构特征,是头足类分类的良好材料之一。根据在东、黄海采集的分属3个科6个种类样本(中国枪乌贼Loligo chinensis、杜氏枪乌贼Uroteuthis duvauceli、虎斑乌贼Sepia pharaonic、神户乌贼Sepia kobiensis、短蛸Octopus ocellatus和长蛸Octopus variabilis),通过测量其角质颚的形态参数,对不同科类的角质颚进行判别分析,并将原始数据和标准化数据的分析结果进行对比分析。结果发现:中国枪乌贼和虎斑乌贼的角质颚参数原始数据分别大于杜氏枪乌贼和神户乌贼,而标准化后的结果正好相反;短蛸的角质颚参数无论在标准化前后均大于长蛸;在角质颚原始数据中选出10个用于最终的判别分析,上头盖长、下脊突长、下翼长贡献了绝大部分差异。3个科总判别成功率为92.8%;在角质颚标准化数据中选出7个用于最终的判别分析,上头盖长/胴长、下侧壁长/胴长、下翼长/胴长贡献了绝大部分差异,3个科总判别成功率为98.1%。由此可见,对角质颚数据进行标准化处理,能够有效地提升判别正确率。     

头足类角质颚微化学及其在渔业生态学中的应用研究进展

角质颚作为头足类重要硬组织之一,结构稳定、耐腐蚀、易获取,蕴含着大量的生物与生态学信息,在头足类的年龄鉴定、生长估算、种群划分、摄食生态评估、洄游路线推测及栖息环境重建等方面受到国内外学者的广泛关注。近年来,随着地球微化学手段的不断创新与进步,基于角质颚化学成分、微量元素分析技术、稳定同位素技术等方面的研究越来越受到海洋生物与生态学家的重视。本研究中根据国内外学者对其的研究成果,重点对角质颚色素沉积现象,以及微量元素技术、碳氮稳定同位素技术在头足类摄食生态评估、栖息环境重建等方面的应用进行综述,旨在为研究头足类渔业生态学提供理论基础。     

头足类角质颚微化学及其在渔业生态学中的应用研究进展

角质颚作为头足类重要硬组织之一,结构稳定、耐腐蚀、易获取,蕴含着大量的生物与生态学信息,在头足类的年龄鉴定、生长估算、种群划分、摄食生态评估、洄游路线推测及栖息环境重建等方面受到国内外学者的广泛关注。近年来,随着地球微化学手段的不断创新与进步,基于角质颚化学成分、微量元素分析技术、稳定同位素技术等方面的研究越来越受到海洋生物与生态学家的重视。本研究中根据国内外学者对其的研究成果,重点对角质颚色素沉积现象,以及微量元素技术、碳氮稳定同位素技术在头足类摄食生态评估、栖息环境重建等方面的应用进行综述,旨在为研究头足类渔业生态学提供理论基础。     

头足类角质颚微化学及其在渔业生态学中的应用研究进展

角质颚作为头足类重要硬组织之一,结构稳定、耐腐蚀、易获取,蕴含着大量的生物与生态学信息,在头足类的年龄鉴定、生长估算、种群划分、摄食生态评估、洄游路线推测及栖息环境重建等方面受到国内外学者的广泛关注。近年来,随着地球微化学手段的不断创新与进步,基于角质颚化学成分、微量元素分析技术、稳定同位素技术等方面的研究越来越受到海洋生物与生态学家的重视。本研究中根据国内外学者对其的研究成果,重点对角质颚色素沉积现象,以及微量元素技术、碳氮稳定同位素技术在头足类摄食生态评估、栖息环境重建等方面的应用进行综述,旨在为研究头足类渔业生态学提供理论基础。     

利用角质颚研究头足类的年龄与生长

年龄与生长是渔业基础生物学研究的重要内容。体长频度法估算头足类的年龄并不可靠,然而利用硬组织来研究头足类的年龄和生长是最为有效的方法之一。角质颚作为头足类少数硬组织之一,具有结构稳定、耐腐蚀以及信息储存良好等特点而受到国内外学者的广泛关注。从角质颚的长度、角质颚生长纹的观察、初始纹的形成、生长纹周期性的证实以及日龄鉴定等方面综述了角质颚在头足类年龄和生长方面的研究进展。分析认为,尽管角质颚在头足类的年龄与生长的研究中已取得一定的进展,但是在利用生长纹鉴定年龄的方面还有所欠缺,较为成功仅为真蛸(Octopus vulgaris)和玛雅蛸(O.maya),缺乏对其他头足类种类的研究,需要在以后的研究过程中给予关注。     

我国几种常见头足类角质颚碳氮稳定同位素分析

头足类角质颚具有稳定的化学成分和物理结构,其稳定同位素分析已成为头足类生态学研究的主要方法之一。本文分别对4种近海头足类(曼氏无针乌贼、杜氏枪乌贼、短蛸和剑尖枪乌贼)角质颚进行稳定同位素分析,研究角质颚中碳、氮稳定同位素比值(~(13)C/~(12)C,δ~(13)C;~(15)N/~(14)N,δ~(15)N)、摄食生态和栖息环境在物种间的差异,分析可能形成差异的原因以及δ~(13)C、δ~(15)N值与头足类胴长间的相关性,旨在解读不同头足类所生活栖息的渔场,了解它们所处生态系统中的地位,为渔业开发与管理提供材料,同时也为我们可以更好地利用这些物种提供基础。结果表明,4种头足类的平均胴长关系为杜氏枪乌贼剑尖枪乌贼曼氏无针乌贼短蛸(122.72 mm67.93 mm67.93 mm35.3 mm),平均体质量关系为杜氏枪乌贼曼氏无针乌贼短蛸剑尖枪乌贼(70.39 g50.67 g47.35 g19.93 g),其中:曼氏无针乌贼的δ~(15)N值最大(10.81‰±0.38‰),δ~(13)C值最小(-14.98‰±0.55‰),C/N比值最小(3.08±0.03);剑尖枪乌贼的δ~(15)N值最小(8.21‰±0.30‰),δ~(13)C值最大(-13.00‰±0.54‰),C/N比值最大(3.57±0.06)。曼氏无针乌贼可能具有较高营养水平,剑尖枪乌贼、杜氏枪乌贼相较于短蛸、曼氏无针乌贼生活在较浅水域的栖息环境。杜氏枪乌贼与短蛸的δ~(13)C、δ~(15)N值无显著差异(ANOVA,P0.05),它们的生态位圆存在重叠,处于相近的营养级,其他物种间角质颚的δ~(13)C、δ~(15)N值存在显著差异(ANOVA,P0.05),生态位圆无重叠。此外杜氏枪乌贼角质颚的δ~(13)C、δ~(15)N值与胴长(ML)均呈显著的线性关系(δ~(13)C=0.023 6×L_(ML)-17.429,P0.05;δ~(15)N=0.017 6×L_(ML)+6.873,P0.05),而曼氏无针乌贼、短蛸以及剑尖枪乌贼的胴长与角质颚的δ~(13)C、δ~(15)N值相关性不显著(P0.05),说明其摄食习性随体长变化无显著相关。     

北太平洋2种鱿鱼类角质颚生长特性及其种类判别

根据2018年9—11月中国鱿钓船在北太平洋海域（41°05''N~43°45''N,154°05''E~159°43''E）采集的柔鱼（Ommastrephes bartramii）和北方拟黵乌贼（Gonatopsis borealis）样本,对样本的胴长（mantle length,ML）、体质量（body mass,BM）以及角质颚的12个形态学参数进行了测定,研究角质颚的生长特性。结果显示,两个种类在胴长和体质量上均存在极显著差异。主成分分析认为,上脊突长（UCL）最适合用来表征柔鱼角质颚的生长,UCL和下侧壁长（LLWL）最适合用来表征北方拟黵乌贼角质颚的生长。赤池信息量准则（akaike’s information criterion,AIC）认为：柔鱼的上头盖长（UHL）、下头盖长（LHL）、LLWL、下翼长（LWL）与胴长呈幂函数关系,UCL、上侧壁长（ULWL）、上翼长（UWL）、下脊突长（LCL）与胴长呈对数函数关系;北方拟黵乌贼的UHL、下喙长（LRL）和LLWL与胴长呈幂函数关系,UCL和LCL与胴长呈指数函数关系,上喙长（URL）、ULWL和LHL与胴长呈对数函数关系。逐步判别分析显示,上、下角质颚的判别正确率分别为92.70%和84.50%,并建立判别方程。研究认为,角质颚外部形态可较好地应用于2种头足类的判别。     

基于角质颚形态的东海2种常见乌贼类的种类判别

为了尝试利用角质颚对东海2种常见乌贼类种类进行判别,根据2015年采集的47尾虎斑乌贼和87尾神户乌贼的角质颚,采用主成分分析、逐步判别分析等方法对两种乌贼进行种类判别。结果表明,在所有12个形态参数的比较中,除了下头盖长/胴长,虎斑乌贼和神户乌贼都存在极显著差异(P0.01),虎斑乌贼和神户乌贼角质颚在雌雄群体间均不存在显著差异(P0.05)。采用逐步判别分析法对两种乌贼进行分类,虎斑乌贼判别正确率为95.7%,神户乌贼为94.3%,总判别正确率为94.8%。根据主成分分析结果,以两种乌贼主成分特征值大于1的因子中,负载值最高的形态参数比例指标构建判别函数,虎斑乌贼的判别正确率为83.0%,神户乌贼为83.9%,总判别正确率为83.6%。分雌雄对两种乌贼进行分类判别,雄性的总判别正确率为93.8%,雌性为96.6%。研究认为,乌贼类角质颚形态同样可用于种类判别。     

头足类发光器及其在分类学上的应用

发光器是一些头足类的重要组织之一.据不完全统计,头足类中具有发光器的种类有6目23科57属198种,占世界头足类总数的26%,其中又以大洋性的开眼亚目为最多,近海生活的闭眼亚目和乌贼类较少.头足类发光器通常可分为本体发光器和腺体发光器两类,前者位于体表,后者位于外套腔内.发光器不仅具有照明、求偶、诱捕食物、迷惑和警告捕食者的作用,也在科、属、种的分类中得到广泛的应用.重点以科、属为基本单元,描述头足类发光器的类型、部位、大小、数量以及排列方式等特征,同时列举其在分类中的应用.最后,建议有必要细化不同科、属间的发光器特征,建立发光头足类的检索表,以便为国内外头足类研究者提供参考.     

色素添加剂在蛋黄着色上的应用

饲料中适当添加色素可改善蛋黄的颜色。对使用较为安全的色素种类、作用、来源以及应用作了阐述;对人工合成色素制品和天然色素制品在商品化应用中各自的优势进行了分析,就存在一些的问题进行了讨论。     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。     

外槽轮排种器性能检测及分析

采用机器视觉方法,检测了外槽轮排种器的排种过程,以期对该排种器性能进行较精确地评价。小麦试验结果表明,排种量呈某种性质的离散分布,其条形图一般非对称,峰值偏左。排种器转速和槽轮工作长度愈大,则排种均匀性愈好,条形图趋于对称。两个参数对排种能力及排种均匀性均存在极为显著的影响,显著性检验尾概率的最大值分别达0 0007和0 0016,效应模型的决定系数最小值为0 9185。排种量的均值达17 0343粒/s～165 9395粒/s,标准差达13 6025粒/s～27 4819粒/s,变异系数达15 6797%～79 8534%。排种量的极差变化较小。槽轮工作长度值18mm可能处于排种量跃升的临界状态附近。     

基于机器视觉的君迁子种子尖端特征识别方法研究

针对君迁子种子的外形特点,基于Ramer轮廓拟合算法,结合Halcon算法工具包,提出了一种基于Ramer算法的君迁子种子尖端识别方法。结果表明,该方法可以对种子轮廓进行拟合分割,确定种子的尖端位置。通过对5种不同品种君迁子的250粒种子进行识别,准确率达83.6%。     

脐橙色泽与着色率的机器视觉检测技术研究

色泽与着色率是脐橙品质和机器分级的重要指标,但用传统算法很难建立脐橙颜色参数与其之间的关系模型。研究对脐橙图像进行预处理后,分析脐橙表面颜色特征参数,提取脐橙有效像素的H(色调)、S(饱和度)、R(红色分量)、G(绿色分量)、B(蓝色分量)的平均值与标准差作为参数,对着色率与色泽进行定量描述,并通过神经网络算法建立颜色特征参数与色泽和着色率之间的关系模型。结果表明,该分级模型对着色率与色泽的分级与人工标准分级的一致度分别为90%和92%。     

机器视觉在植物叶片叶面积测算中的应用

利用机器视觉系统代替人工对叶片叶面积进行测算。运用Halcon图形开发工具,以VB 2008为基础开发平台,采用通过阈值分割与区域特征提取的方法来计算叶面积,并将结果显示到屏幕并保存到文件中。将具体图像采集设备与机器视觉系统连接,完成叶片图像采集、图像处理和结果显示的一体自动化。与手工测算的费时费力和使用专业设备的高昂费用相比,此系统能在保证测算结果精确度的基础上,对多种植株叶片进行快速准确、简单易行、经济实用的测算。     

帧频率变换下帧种子数分布的独立性

为构造排种器机器视觉检测的模式识别算法,采用统计分析方法对不同帧频率下的帧种子数分布进行了研究。理论推断,帧种子数分布与视觉检测的帧频率无关。排种器试验的观测结果和方差分析均证实,改变帧频率,帧种子数分布的频率、均值、标准差和变异系数均无显著变化,具有明显的一致性。四个统计量的显著性检验尾概率最小值为0.138 2,最大值达1.000 0;效应模型决定系数最小值为0.947 8,最大值达0.999 7。每个样本逐一检验,获得了相同和更强的结论。该结果为构造简便有效的排种器机器视觉检测方法提供了一个可资利用的优良特性。     

基于自动定向的苹果品质智能分级生产线设计

设计了一种基于自动定向原理的用于苹果品质动态、实时检测的智能化分级生产线,由苹果输送系统、自动定向小车、计算机视觉识别控制系统和分级执行装置组成。其中,苹果输送系统将苹果按分级节拍输送到自动定向小车上,由自动定向小车将苹果果梗花萼轴线定向到垂直于水平面的位置,位于圆周分布的3个摄像头一次性采集苹果表面信息,通过计算机识别控制系统进行智能识别,根据国家标准判断每个苹果的等级,并确定苹果的位置信息,通过计算机识别控制系统发出指令传输给分级控制装置,完成苹果的分级。     

基于机器视觉的脐橙可食率的研究

脐橙的可食率可通过脐橙的重量和体积估测得到,在此基础上提出了一种脐橙可食率的估测方法。首先通过机器视觉技术获取脐橙2个方向的截面积,再以这2个截面积和脐橙重量为输入变量的神经网络估计脐橙的可食率。试验结果表明,该方法在估计脐橙的可食率方面取得了较好的效果。     

机器视觉技术在农业生产自动化领域中应用研究

分析机器视觉技术在农业生产自动化中的应用现状,提出应用中存在的问题,并分析研究此项技术的开发方向。     

基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统研究

概述了基于机器视觉的植保机械研究进展,针对目前大多数农作物粗放式喷洒现状,设计了一套基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统,它包括硬件系统和软件系统。模拟实验结果表明,系统中的喷头移动轨迹基本上与作物行中心线一致,两者间的标准差为2.13cm。